基于计算机视觉的轨迹分析相关代码

基于计算机视觉的轨迹分析通常涉及目标检测、跟踪以及对运动路径的数据处理。下面是一个简单的概述及相关代码思路： ### 核心步骤 1. **视频输入** 使用摄像头或其他设备捕获或读取视频。 2. **目标检测** 应用目标检测算法（如YOLO、SSD等），识别出感兴趣的物体，例如行人、车辆等。 3. **目标跟踪** 利用追踪算法（如Kalman滤波器、SORT等）持续监控并更新每个目标的位置信息。 4. **轨迹生成与可视化** 记录每一帧中各个目标的坐标位置，并绘制其移动轨迹。 5. **数据分析** 对得到的轨迹数据进一步统计分析，比如计算速度、加速度或者发现异常行为模式。 ```python import cv2 from deep_sort import nn_matching from deep_sort.detection import Detection from deep_sort.tracker import Tracker # 初始化Deep SORT所需组件 max_cosine_distance = 0.2 # 阈值设置 nn_budget = None # 特征向量存储限制 model_filename = "deep_sort/mars-small128.pb" # 加载模型文件 encoder = gdet.create_box_encoder(model_filename, batch_size=1) metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric("cosine", max_cosine_distance, nn_budget) tracker = Tracker(metric) cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4') # 打开视频流 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break detections = [] # 存储当前帧的所有边界框和置信度得分结果 results = detector(frame) # 调用自定义的目标检测函数获取预测结果 for *xyxy, conf, cls in results: bbox = [int(x) for x in xyxy] # 提取边框坐标[xmin,ymin,xmax,ymax] score = float(conf) # 获取置信分数 features = encoder(frame,[bbox]) # 编码特征提取 detection = Detection(bbox,score,features[0]) detections.append(detection) tracker.predict() # 更新卡尔曼状态估计 matches = tracker.update(detections) # 关联新检测到的对象和已知轨迹 for track in tracker.tracks: # 绘制每一条有效轨迹 if not track.is_confirmed(): continue bbox = list(map(int,track.to_tlbr())) id_num = str(track.track_id) cv2.rectangle(frame,(bbox[0],bbox[1]),(bbox[2],bbox[3]),color=(255,0,0),thickness=2) cv2.putText(frame,id_num,(bbox[0]+6,bbox[1]-6),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,.75,(255,255,255),1) ``` 上面展示了一个基础框架示例，实际应用时需结合具体需求调整参数及优化性能。